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气动调节阀故障诊断

随着现代工业生产规模的不断扩大以及自动化程度的显著提高,气动调节阀在工业过程控制应用中越来越广泛。作为控制回路的终端执行机构,气动调节阀常用于调节各种介质的流量和压力,在保持生产稳定、过程安全以及优化控制等方面起着至关重要的作用。因此,气动调节阀故障诊断研究作为过程监测系统的一个重要组成部分,对石化、食品等工业过程安全、稳定、高效的生产有着十分重要的意义。基于统计学习的方法,对气动调节阀的多类故障诊断进行了研究。

      研究内容如下:1、对气动调节阀故障诊断算法的标准平台DAMADICS(Development and Application of Methods for Actuator Diagnosis in Industrial Control Systems)进行了研究。通过学习DAMADICS平台中气动调节阀的仿真模型,实现了气动调节阀多类故障的仿真模拟,解决了实际工业过程气动调节阀故障数据不足的问题。2、将统计学习中比较热门的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)应用于气动调节阀的多类故障。

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点击次数:  更新时间:2016-08-29 15:47:43  【打印此页】  【关闭
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